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L'intelligence artificielle veut se faire une place dans l’industrie. Les start-up innovantes portent cette ambition et les industriels ont la chance de pouvoir s’appuyer sur un écosystème en effervescence. S’y ajoute désormais un soutien de l’Etat à la recherche et au déploiement des solutions d’IA. Aujourd’hui, nous pouvons observer 5 grands axes d’usage de l’IA qui sont déjà en forte croissance :
1. Smartfactory et MQTT :
Les organisations manufacturières se tournent vers les solutions de fabrication IoT pour moderniser leurs opérations de fabrication afin d'être plus efficaces, plus rentables et plus réactives aux demandes du marché. L'une des clés de la modernisation consiste à briser les silos de données et les protocoles propriétaires qui dominent les opérations de fabrication traditionnelles.
Une nouvelle architecture logicielle basée sur le protocole de messagerie MQTT est utilisée par certaines des entreprises de fabrication les plus avancées au monde. MQTT est l'abréviation de Message Queuing Telemetry Transport. Il s'agit d'un protocole de communication M2M (machine to machine) de type messagerie.
MQTT a été conçu pour les communications légères entre les appareils connectés et les serveurs. Il offre une certaine protection et un bouclier de sécurité. Le protocole permet une authentification du client qui autorise une double authentification. Cette technique permet le cryptage des données.
L'authentification et le cryptage mutuel peuvent empêcher les détournements et les attaques de type "man in the middle".
Ainsi, les professionnels n'ont pas besoin de se trouver à proximité du tableau de bord de chaque centrale électrique pour en visualiser les données.
2. No-Code IA :
Vous avez peut-être déjà entendu parler ou même utilisé des plateformes d'IA sans code, ce qui montre à quel point elles sont tendance de nos jours. Créer des systèmes d'IA à partir de rien est fastidieux, ça prend du temps et nécessite généralement de l’expérience. C'est pourquoi l'IA sans code a gagné en popularité.
Ces systèmes permettent aux particuliers et aux entreprises de créer et d'utiliser des plateformes sophistiquées avec peu de connaissances techniques. En outre, l'IA sans code élimine plusieurs barrières et rend des solutions plus techniques facilement accessibles aux débutants. Une fonction de glisser-déposer est une caractéristique commune de ces plateformes. Le résultat est un gain de temps, des applications à faible coût avec des solutions de rechange rapides pour le développement du code, le débogage et le dépannage.
3. Inspection visuelle :
L’identification des défauts est peut-être la fonctionnalité la plus demandée d’un logiciel d’apprentissage automatique dans les environnements de production. Alors que les systèmes de vision industrielle peuvent être programmés pour détecter un type de défaut, l’identification de plusieurs défauts de cette façon est bien trop fastidieuse.
Les outils de détection des défauts commencent par utiliser une base de bonnes images et de photos de défauts courants, tels que la rouille, les bosses, les rayures et les défauts d’alignement. Les outils de détection de pointe peuvent également identifier toutes les anomalies qui diffèrent des bonnes images. Ces images provenant de résultats de production rares peuvent aider l’outil à apprendre lui-même à améliorer sa précision.
La segmentation identifie une section d’une image, indiquant au logiciel de rechercher les défauts dans cette zone. Cela permet de simplifier les applications basées sur le Deep Learning en supprimant les zones non pertinentes pour l’analyse.
4.Automatisation robotisée des processus (RPA):
Le RPA désigne des robots spécifiquement conçus pour effectuer une ou plusieurs tâches réalisées dans un logiciel, sans l’intervention d’un humain. L’intelligence artificielle (IA) peut prendre en charge le processus d’automatisation. Les cas d'usage du RPA sont très divers. Ils peuvent aller de la gestion automatique des réponses à certains courriers électroniques jusqu'à des traitements plus complexes : ouverture de contrat client, reporting quotidien à partir de multiples sources...
Très simple à mettre en œuvre, le robotic process automation permet d'automatiser les tâches répétitives réalisées dans les logiciels d'entreprise. Il permet donc de gagner en rapidité tout en s’affranchissant des erreurs humaines. Grâce à ce dispositif, les équipes peuvent se concentrer sur des tâche à plus haute valeur ajoutée.
Le robotic process automation actionne un logiciel d'entreprise comme le ferait un opérateur humain. D'où la notion de robot. Il saisit des données par le biais des interfaces utilisateur et y récupère des informations.
L’intelligence artificielle permet d'étendre les tâches prises en charge par le robotic process automation. Combiner les technologie de RPA et d'IA permettra par exemple d'automatiser le traitement des pannes. Le RPA interviendra dans la reconnaissance de caractères des pannes, et l'IA dans le traitement des données une fois extraites.
5. Traitement automatique des langues TALN (NLP):
Dans les usines de fabrication, il existe des zones où les failles ne peuvent être observées par l'œil humain. Ces zones sont sensibles et deviennent une menace pour la vie humaine et les organisations, si elles ne sont pas traitées à temps. En intégrant des capteurs avec la NLP ou une caméra avec la NLP, les problèmes peuvent être contrôlés à temps et sans intervention humaine. Par exemple, le déploiement d'un capteur avec NLP dans la zone de traitement chimique de l'usine de fabrication informera le responsable lorsque la quantité de produits chimiques est supérieure à la normale. Dans le secteur de la fabrication, l'examen des données relatives à la vente des produits est tout aussi important que la production. Les méthodes traditionnelles rendent cette tâche non seulement difficile, mais un léger écart dans l'analyse des ventes peut coûter très cher à l'entreprise. En intégrant la NLP, l'ensemble de ce processus devient approfondi et complet.
Pour conclure, nous pouvons dire que l'IA progresse, notamment au niveau de la technologie qu'elle implique.
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